Tech Articles
UUIDがほとんど重複しない理由：Pythonを使ってほとんど重複しない理由を示す
UUIDは、優れた一意の識別子生成スキームです。巨大な空間、適切に設計されたランダム性、および時間と空間の組み合わせを通じて、分散システムで生成された識別子がほとんど重複しないようにします。
GoroutineからChannel：GoのCSPモデルを理解する
Goroutine、チャネル、およびGoのCSPモデルについて、使用法、同期、および通信のヒントを解説します。
FastAPIの裏側：ASGIとルーティングの仕組みを解説
Pythonの非同期Webフレームワークについて語るとき、FastAPIは間違いなく近年で最も輝かしい星です。その優れたパフォーマンス、自動APIドキュメント生成、および型ヒントのサポートで広く称賛されています。しかし、この強力なフレームワークの背後にはどのような魔法が隠されているのか疑問に思ったことはありますか？
AxumはなぜRustエコシステムで最も有望なウェブフレームワークなのか？
もしあなたがRustの開発者なら、Axumについて間違いなく聞いたことがあるでしょう。Tokioチームによって導入されたこのウェブフレームワークは、わずか数年で急速にコミュニティのお気に入りとなり、22k以上のGitHubスターを獲得し、同時代の他のフレームワークをはるかに凌駕しています。Axumが際立っているのは何でしょうか？Actix-webやRocketのような前身と比較して、どのような独自の利点があるのでしょうか？今日は、この驚異的なフレームワークを掘り下げていきます。
selectを使用して効果的なGo並行処理
効果的にgoroutineとチャネルを調整するためにGoのselectを理解してください。
any vs interface{} in Go: 違いは何ですか？
最近のチームの議論で、誰かが「Goのanyとinterface{}は同じだ」と主張しました。厳密に言えば、彼らは正しいです—Goの公式な定義では、anyはinterface{}のエイリアスになっています
NestJS in 2025年：それでもバックエンド開発者にとって価値があるのか？
2025年、JavaScriptバックエンドフレームワークの数がますます増える中で、NestJSはエンタープライズレベルのアプリケーション開発において、依然として比類なきリーダーです。2017年の最初のリリース以来、このNode.jsベースのフレームワークは、ExpressやKoaのような先行技術からのプレッシャーに耐えただけでなく、FastifyやAdonisのような新星からの挑戦もかわしてきました。その代わりに、GitHubで6万以上のスターを集め、世界のトップ5バックエンドフレームワークの仲間入りを果たしました。NestJSがフロントエンドフレームワークの「3年周期」の呪いを打ち破ることができたのはなぜでしょうか？2025年になっても、それがトップの選択肢となるかけがえのない理由は何でしょうか？
Goの空構造体の無限大な使用法
Goのゼロサイズの構造体型を探る：セット、チャネル、インターフェースでの定義、振る舞い、および実用的な使用法。
2025年でもDjangoがWeb開発の王様である理由：徹底解説
目まぐるしいWeb開発の世界では、新しいフレームワークがまるで毎日のように登場しますが、Djangoはその誕生以来、その関連性と人気を維持してきました。2025年を迎え、多くの開発者の心にある疑問は依然として残っています。なぜ今でもDjangoを使うべきなのでしょうか？その理由を詳しく見ていきましょう。
Pythonウェブフレームワーク戦争：Flaskのレガシー vs FastAPIの未来
Pythonのウェブ開発の世界では、FlaskとFastAPIが2つの輝かしい星のように輝いており、それぞれが異なる開発哲学を代表しています。Flaskは「マイクロフレームワーク」として軽量で柔軟性があることで知られており、FastAPIは非同期サポートと型安全性によりAPI開発の新たなトレンドを spark させています。この記事では、エコシステム、非同期プログラミング、開発エクスペリエンスにわたるこれら2つのフレームワークの比較を掘り下げ、豊富な例を通してそれらの状況を明らかにし、開発者がさまざまなプロジェクト要件に合わせて情報に基づいた選択を行えるようにします。
Goの関数オプションパターン
Goの関数オプションパターンが、関数シグネチャにおける柔軟性、可読性、および拡張性をどのように向上させるかを学びます。
Actix vs Axum vs Rocket: Rustウェブフレームワークの戦い
ウェブ開発のダイナミックな状況において、Rustはそのメモリ安全性、高いパフォーマンス、並行処理能力で称賛される強力な言語として登場しました。Rustのエコシステムが拡大し続けるにつれて、多様なウェブフレームワークが登場し、それぞれが独自の特徴とトレードオフを誇っています。この詳細な調査では、最も人気のあるRustウェブフレームワークのいくつかについて、そのアーキテクチャ、パフォーマンス特性、およびエコシステムのサポートを比較検討します。
Goでのエラー処理を簡単にできない理由
3 回の失敗の後、Go チームは将来のエラー処理構文の変更はなく、ツール改善に注力することを確認しました。
あなたのRustは遅すぎる - 20の実践的な方法でコードを最適化する
パフォーマンスに重点を置いたシステムプログラミング言語であるRustは、多くのシナリオで優れたパフォーマンスを発揮してきました。しかし、Rustのポテンシャルを最大限に引き出し、効率的なコードを書くためには、いくつかのパフォーマンス最適化技術を習得する必要があります。この記事では、Rustのパフォーマンス最適化のための20の実践的なヒントを、具体的なコード例を交えて紹介します。
本番環境におけるGo：知っておくべき20のパフォーマンスチューニングのヒント
Goでバックエンドサービスを構築してきたエンジニアとして、この言語の計り知れないパフォーマンスの可能性を痛感しています。しかし、その可能性は適切に解放される必要があります。単に機能を実装するだけでなく、高并发下で安定かつ効率的に動作するシステムを構築することには大きな違いがあります。貧弱なコーディング習慣や基礎となるメカニズムを無視することは、Goが言語レベルで提供するパフォーマンス上の利点を容易に打ち消す可能性があります。
sync.Once: より安全な並行処理のためのGoのシンプルなパターン
Goの並行プログラミングでは、ある操作が一度だけ実行されるようにすることがよくあります。標準ライブラリの軽量な同期プリミティブとして、sync.Onceはこの問題を非常にシンプルな設計で解決します。この記事では、この強力なツールの使い方と原則を深く理解することができます。
Goでのトークンバケットアルゴリズムの実装：トークンバケットアルゴリズムによるレート制限実装
トークンバケットアルゴリズムは、幅広いアプリケーションでレート制限とトラフィックシェーピングを実装するための柔軟で効率的な方法を提供します。その安定したトラフィックと突然のバーストの両方を処理できる能力により、トラフィックパターンが予測できない現実世界のシステムで特に価値があります。
Pythonのeval()の暗黒面（そして実際に役立つ場合）
`eval()`は、Pythonの強力でありながら議論の余地がある組み込み関数です。その動作原理は、文字列として渡されたPythonコードを解析、コンパイル、および実行することであり、動的な式計算や動的なデータ構造処理などのシナリオで広く使用されています。ただし、`eval()`にはセキュリティ脆弱性やパフォーマンスの低下などのリスクもあるため、使用には注意が必要です。
Goにおけるsync.Onceの理解
Goでsync.Onceを使用して、同時実行セーフな遅延初期化を行う方法を学びます。
GoでEnum型を実装する方法
ネイティブのenumサポートなしでGoでenumを作成および使用する方法を学びます。
SQL Common Table Expressions（CTEs）の理解
CTEは、SQLクエリを効率的に簡素化、整理し、再帰的に実行できるようにします。
SQL集約関数の理解
SQLの集約関数は、データの要約と分析を簡素化します。
SQLでデータをランク付けする方法：ウィンドウ関数の紹介
SQLのランキング関数は、グループ化の有無にかかわらず、データの順序付けと分析に役立ちます。
Goにおけるiotaの総合的なガイド
Goのiota、定数、列挙型、およびビット単位の操作での使用法を、ヒントとベストプラクティスとともに説明します。
Goのタイマーとティッカーの実用的なガイド
Goのタイマーとティッカーについて、使い方、違い、リソース管理のヒントを解説します。
ピュア Node.js を使ってゼロから英語検索エンジンを構築する：原理から CSV 逆インデックスの実装まで
情報爆発の時代において、検索エンジンは人々が情報にアクセスするための中心的なツールとなっています。Google から Bing まで、これらの大規模検索エンジンは複雑な技術アーキテクチャによって支えられていますが、その核心となる原則は基本的な技術スタックを使用して実装できます。この記事では、サードパーティライブラリを使用せずに、ピュア Node.js を使用して TF-IDF アルゴリズムに基づいた英語検索エンジンをゼロから構築し、逆インデックスを CSV ファイルに保存する方法を説明します。この実践を通じて、情報検索の中核となるメカニズムを深く理解し、テキスト処理、重み計算、インデックス構築の主要な技術を習得します。
キャッシュブレイクダウンからRobustnessへ: singleflight in Go
Goのsingleflightパッケージがキャッシュブレイクダウンを防ぎ、同時データベースアクセスを最適化する方法を学びます。
純粋なPythonで検索エンジンを構築するステップバイステップ - 依存関係は不要
この記事を通して、サードパーティ製のライブラリに頼らずに、TF-IDFベースの英語検索エンジンをゼロから構築し、主要な転置インデックスをCSV形式で保存しました。このプロセスにより、ドキュメントの前処理、転置インデックスの構築、TF-IDFの計算、クエリの処理など、検索エンジンのコア原則と実装の詳細を深く理解することができました。 この実装は比較的単純ですが、最新の検索エンジンの基本的なフレームワークをカバーしています。この基盤の上に、機能をさらに拡張し、パフォーマンスを最適化して、より強力な検索システムを構築できます。学術研究であろうと実用的なアプリケーションであろうと、これらの基本的な原則を理解することは、情報検索技術の知識を深めるための重要なステップです。 この記事が、情報検索の分野への扉を開き、検索エンジン技術を探求することへの関心と欲求を刺激することを願っています。情報爆発の時代において、情報検索技術を習得することは、情報をより効率的に取得するのに役立つだけでなく、データマイニングや人工知能などの分野の研究のための強固な基盤を提供します。
SQLクエリにおけるグループ化の理解
SQLでのグループ化は、データを効率的に要約および分析するのに役立ちます。
SQLにおけるCTEs（共通テーブル式）の理解
CTEは、複雑なSQLクエリを簡素化、整理、および強化します。
SQLにおける条件文の理解
条件文を使用すると、SQLで正確かつ効率的なデータフィルタリングが可能になります。
Goでイベントバスを構築する方法
パブリッシュ/サブスクライブパターンとチャネルを使用して、Goでシンプルなイベントバスを構築するための実践的なガイド。
go-clean-archを使ってGoでClean Architectureを実現する
go-clean-archプロジェクトからの実践的な例を使って、GoでClean Architectureを実装する方法を説明します。
Go でのログローテーションとファイル分割: logrus、zap、slog からのインサイト
Go ログ記録ライブラリ logrus、zap、slog を使用したログのローテーションと分割の比較分析。
SQLでカラム名を変更する方法
さまざまなSQLデータベースでは、カラム名を変更するために異なるコマンドが必要です。
SQLでテーブルに列を追加する方法
`ALTER TABLE`ステートメントを使用して、SQLテーブルに列を追加します。
PyTorch Lightning: Deep Learning Research and Production の簡素化
PyTorch Lightning は、深層学習の研究とスケーラブルなモデルのデプロイメントを簡素化します。
Goのslogパッケージを体験する
クリアで構造化され、カスタマイズ可能なアプリケーションログのために、Goのslogパッケージを使用する方法を学びます。
PyTorchのダウンロードとインストール方法
あらゆるシステムにPyTorchをインストールするためのステップバイステップガイド。
Pipを使用してPyTorchをインストールする方法
pipを使用してPyTorchを簡単にインストールし、スムーズな深層学習のためにセットアップを確認します。
グラフニューラルネットワークのためのPyTorch Geometricの実践的な概要
PyTorch Geometric は、スケーラブルで研究に適した機能を備え、高速で柔軟なグラフ深層学習を実現します。
GoのGin Frameworkにおける有効なエラー処理
Ginを利用したGo Webサービスにおける、エラー管理とリアルタイムエラー追跡のベストプラクティス。
Condaを使用してPyTorchをインストールする方法
信頼性の高いPyTorchインストールには、Condaと公式コマンドを使用してください。
PyTorch DataLoader：深層学習のための効率的なデータロード
PyTorch DataLoaderは、効率的で柔軟、かつスケーラブルな深層学習データ処理を可能にします。
TensorFlow vs PyTorch: 2025年の比較分析
PyTorchは研究でリードし、TensorFlowは本番環境でのデプロイで優れています。
Go言語のMVCとDDDレイヤードアーキテクチャの詳細な比較
GoにおけるMVCとDDDレイヤードアーキテクチャの包括的な比較、構造、例、および実践的なガイダンス。
Sync.Poolの説明でGoのパフォーマンスを即座に向上させる
同時実行プログラミングでは、オブジェクトの頻繁な作成と破棄は、パフォーマンスに大きなオーバーヘッドをもたらす可能性があります。Go言語の`sync.Pool`メカニズムは、オブジェクトの再利用戦略を通じて、メモリアロケーションとガベージコレクションの負荷を効果的に軽減します。この記事では、この高性能コンポーネントの使用シナリオ、コア原則、および実践的な最適化について包括的に分析します。
KubernetesからGoのテストを学ぶ
実際のKubernetesのプラクティスに触発された、Goでのユニットテスト、モッキング、およびTDDの実践的なガイド。